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02.hadoop-2.7.2官网文档翻译-单节点集群安装

2016年07月04日
摘要:

目标

该文档讲述怎样安装并配置单节点Hadoop安装,因此你可以快速使用MapReduce和HDFS执行简单的操作

先决条件

  • 支持平台

    • CNU/Linux 支持作为开发和生产环境平台。Hadoop在GNU/Linux系统上已经过2000节点集群的论证。
    • 也支持window,但以下步骤只是针对于Linux。Window上安装Hadoop请移步wiki page
  • 需要的软件

    • JAVA 必须安装,推荐的java版本请看HadoopJavaVersions
    • SSH 必须安装,因为在使用Hadoop脚本管理远程Hadoop守护进程的时候必须保证sshd运行。
  • 安装软件

如果你的集群没有需要的软件,需要安装它。

比如在Ubuntu上:

$sudo apt-get install ssh

$sudo apt-get install rsync

下载

为了获得Hadoop分发版,从Apache下载镜像站之一下载最新的稳定版。

准备开始Hadoop集群

解压下载的Hadoop版本压缩包。在发布版中,编辑文件etc/hadoop/hadoop-env.sh来定义一些参数。如下:

#设置安装的java的home目录
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk

尝试命令:$bin/hadoop,该命令将会显示Hadoop脚本的帮助信息。

现在你可以在三种支持模式(本地模式,伪分布模式,完全分布式模式)的任一种中开始你的Hadoop集群了。

脱机操作

默认情况下,Hadoop被配置为运行在非分布式模式,作为单java进程,这对调试很有用。

下面的例子是复制解压的配置目录作为输入,然后查找并显示每个匹配的给定的正则表达式。输出到指定的输出目录

  $ mkdir input
  $ cp etc/hadoop/*.xml input
  $ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
  $ cat output/*

伪分布操作

Hadoop也可以在伪分布式模式下运行在但节点上,每个Hadoop守护进程运行在分开的java进程中。

配置

使用如下配置

修改etc/hadoop/core-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
</configuration>

修改etc/hadoop/hdfs-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
</configuration>	

设置ssh免密码登录

现在检查是否可以不使用秘钥就能登录localhost:$ssh localhost

如果不能免密码登录,执行如下的命令:

$ ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
$ cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
$ chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys

执行

接下来要在本地运行一个MapReduce任务。如果你想要在YARN执行任务,可以看YARN on Single Node

  1. 格式化文件系统

    $ bin/hdfs namenode -format

  2. 启动NameNode进程和DataNode进程

    $ sbin/start-dfs.sh

    该Hadoop的进程日志输入目录为$HADOOP_LOG_DIR,默认为$HADOOP_LOG_DIR/log。

  3. 在web接口上查看NameNode,默认为

    • NameNode : http://localhost:50070
  4. 创建HDFS目录来执行MapReduce任务

     $ bin/hdfs dfs -mkdir /user
     $ bin/hdfs dfs -mkdir /user/<username>
    
  5. 复制input中的文件到DFS中

    $ bin/hdfs dfs -put etc/hadoop input

  6. 运行已经提供好的例子

    $ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

  7. 检验输出文件:复制HDFS中output目录下的文件到本地文件系统,并检验他们

$ bin/hdfs dfs -get output output
$ cat output/*

或者直接在HDFS上查看output文件

$ bin/hdfs dfs -cat output/*
  1. 操作完成后,停止HDFS的进程

    $sbin/stop-dfs.sh

  2. 单点上的YARN

通过设置几个参数,并在运行ResourceManager 和NodeManager 的进程的条件下,可以伪分布式模式的YARN上运行MapReduce任务

下面假定上文中的1. ~ 4. 步骤已经成功执行

  1. 配置参数,修改etc/hadoop/mapred-site.xml
<configuration>
	<property>
		<name>mapreduce.framework.name</name>
		<value>yarn</value>
	</property>
</configuration>

修改etc/hadoop/yarn-site.xml

<configuration>
	<property>
		<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
		<value>mapreduce_shuffle</value>
	</property>
</configuration>
  1. 启动YARN,ResourceManager进程和NodeManager 进程

    $ sbin/start-yarn.sh

  2. 在浏览器中查看ResourceManager,默认值为

    • ResourceManager: http://localhost:8088/
  3. 运行Mapreduce任务

  4. 当完成操作后,停止yarn进程

    $ sbin/stop-yarn.sh

完全分布式操作

完全分布式安装,非平凡的集群请看集群安装